Scuola Interuniversitaria Campana di Specializzazione all’Insegnamento S.I.C.S.I. III Ciclo 2° Anno A.A. 2003-2004 Ambito tecnologico- Classe A042 Informatica.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
LEZIONI DI OTTICA per le scuole medie Dott
Advertisements

E LA LUCE FU.
GUIs, the user’s perspective
I colori Greta Pellicciarini 3°A Mercurio.
Cenni sul campionamento
Contenuti Multimedia e tecnologia digitale
I COLORI Michele Kodrič.
Chimica del Restauro - AA
Chimica del Restauro - AA
Mescoliamo i colori Laboratorio didattico informatico marzo Dott. Alberto Stefanel.
Colore dei corpi opachi riflettenti dispersione della luce paradosso di Olbers In funzione della frequenza della luce incidente e della natura dei pigmenti.
Lo spettro della luce LASER
Lezione n° 2: Grandezze fotometriche fondamentali 1
L’INTERAZIONE LUCE-MATERIA
Università degli Studi L’Aquila Proprietà materiali
Teoria del colore Andrea Torsello
Costruzione di Interfacce
IL COLORE.
COMPRESENZA LINGUAGGI NON VERBALI - PSICOLOGIA
Un tocco di blu non guasta …
LA POLARIZZAZIONE.
FENOMENI DIFFRATTIVI •Il principio di Huygens;
Introduzione ai metodi spettroscopici per i Beni Culturali
Elaborazione (digitale) delle immagini
La luce Gli studiosi hanno impiegato secoli di osservazioni per spiegare un fenomeno che sembra così comune come la luce.
Modelli del colore 2 Daniele Marini.
Modelli del colore 1 Daniele Marini.
Colore Eidomatico e Percezione del colore 3
Colore Eidomatico e Percezione del colore 1
LA NATURA DELLA LUCE E IL MODELLO ATOMICO DI BOHR
I COLORI.
La luce Quale modello: raggi, onde, corpuscoli (fotoni)
CODIFICA DI INFORMAZIONI MULTIMEDIALI:
La fisica ci spiega che il colore non potrebbe esistere senza luce.
Il colore.
Percezione visiva e percezione del colore Effetti e illusioni
DALL'INTUZIONE ALL'IMMAGINE
Le basi della teoria quantistica
Macchine per osservare, riprodurre e simulare il colore Liceo Scientifico Tecnologico “L. e A. Franchetti”
Fondamenti di Radiometria e Fotometria
Sul problema del gamma Daniele Marini.
Modelli del colore 1 - Fondamenti
Percezione visiva e percezione del colore
RAPPRESENTAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Grandezze Psicofisiche
Accenni di colorimetria
Propagazione della luce
Il colore RGB Con il sistema additivo, fasci di luce colorata sovrapposti danno origine a colori più chiari, poiché la luminosità dei fasci di luce si.
Codifica dei dati in un elaboratore elettronico
GUIs, the user’s perspective Antonio Cisternino. Architettura di base  Semplificando al massimo in ogni sistema che può fare della grafica l’architettura.
Training Course on Architectural Heritage Conservation
DIGITALIAZZAZIONE Di Alessio.
IL COLORE.
LA LUCE.
L’INTERAZIONE LUCE-MATERIA
natura e visione dei colori
Principi di grafica BMP , Jpeg , Tif , GIF:
OTTICA Ottica geometrica Ottica fisica Progetto Lauree Scientifiche
ELETTROMAGNETICHE E LA LUCE
Interferometria ottica-infrarossa in Astrofisica Esame Scuola VLTI, Porto, 28 Maggio – 8 Giugno 2007 Dottorando: Mario Giuseppe Guarcello.
ULTIMI RISULTATI DALLE OSSERVAZIONI VIMS SU TITANO. A.Adriani 1,M.L.Moriconi 3,G.Filacchione 2,F.Tosi 2,A.Coradini 1,2 1 IFSI-INAF, Roma, Italia, 2 IASF-INAF,
LEZIONI DI OTTICA.
Spettro elettromagnetico L. Pietrocola. Spettro elettromagnetico Lo spettro elettromagnetico è proprio un nome che gli scienziati danno ad un insieme.
Prof. Dario Scalini. Luce e Colore FOTORECETTORI  coni (colori) e bastoncelli (luminosità)
Il colore è una sensazione soggettiva percepita da un osservatore mediante il meccanismo di ricezione dell’occhio umano sensibile alla luce. Non si può.
Di Matteo Arenga Manuela Bonaccorso Giulia Diprossimo.
SCUOLA MEDIA STATALE “C.COLOMBO”. Percezione di lunghezze Percezione di forme Percezione di colori Completamento di immagini Movimento mimetismo Uccelli.
La Matematica del web: compressione di immagini Nancy Castro Claudia Mungo Edoardo Decaro.
Transcript della presentazione:

Scuola Interuniversitaria Campana di Specializzazione all’Insegnamento S.I.C.S.I. III Ciclo 2° Anno A.A Ambito tecnologico- Classe A042 Informatica Laboratorio di acquisizione ed elaborazione di segnali Elaborazione di immagini In matlab: Quantizzazione e Formato RGB Elaborato degli specializzandi Dott. Giuseppe Di Capua Ing. Vittorio Zerbini

Effetti sulle immagini della variazione di quantizzazione La qualità dell’immagine dipende anche dal numero di livelli adoperati per la quantizzazione dei valori di intensità :

Effetti sulle immagini della variazione di quantizzazione La riduzione del numero di livelli provoca il peggioramento della qualità dell’immagine. Appaiono falsi contorni, e non è possibile distinguere oggetti che differiscono per variazioni di grigio lente. Si noti che 16 livelli di grigio possono sembrare sufficienti nelle immagini stampate, ma non lo sono per immagini visualizzate a monitor.

 Nell’esempio successivo, si noterà come le immagini a 256, 128 e 64 livelli di grigio siano praticamente identiche dal punto di vista visuale successivo  Nelle altre immagini si manifesta (in misura crescente al diminuire del numero di livelli) il fenomeno dei falsi contorni nelle zone di lenta variazione dei grigi, fino al caso limite delle immagini a due livelli (o bi-livello o binarie)  Fissata la risoluzione spaziale, o meglio il numero dei pixel a disposizione per la digitalizzazione, si potrebbe pensare di ricorrere a tecniche di campionamento adattive rispetto alle caratteristiche dell’immagine

Per illustrare tale effetto si può far svolgere agli allievi il seguente script matlab. L’obiettivo del file matlab proposto è la visualizzazione dell’effetto di variazione del numero di bit del quantizzatore:

quantlena_gray.m load lena; figure(1); imagesc(lena); colormap(gray); nbit=16; s=lena; mx=max(max(s)); s=s/mx; i = nbit while i >= 2 sc=2^(i-1)-1; figure(i); sq=s*sc srnd=round(sq); er=sq-srnd; imagesc(srnd); colormap('gray') i = i/2; end

il risultato viene rappresentato nelle figure che seguono e pososno essere utilizzate per spiegare gli effetti sulle immagini e pososno essere utilizzate per spiegare gli effetti sulle immagini della quantizzazione 16 bit 4 bit 8 bit 2 bit

I colori che percepiamo in un oggetto sono determinati dalla natura della luce riflessa dall‘ oggetto stesso. Così un corpo che riflette la luce in ugual misura a tutte le lunghezze d'onda dello spettro visibile (dal violetto al rosso) appare bianco all'osservatore. Un oggetto che riflette un particolare intervallo di lunghezze d'onda nel visibile appare di un particolare colore (ad esempio oggetti verdi riflettono la luce in un intervallo da 500 nm a 700 nm e assorbono la maggior parte dell'energia distribuita nel restante spettro visibile).

E' stato verificato che componenti spettrali del rosso (R), del verde (V) e del blu (B), combinate in varie proporzioni (intensità), danno luogo a una vastissima gamma di colori, superiore a quella ottenibile con ogni altra combinazione di tre colori. Questi colori (rosso, verde e blu) sono anche chiamati primari (Per precisare la definizione dei colori primari, la International Commission on Illumination ha assegnato nel 1931 i valori di picco: B: 435,8 nm; V: 546,1 nm; R: 700 nm).

I colori primari possono essere sommati per produrre i colori secondari: magenta (rosso più blu), ciano (verde più blu), giallo (rosso più verde). Mescolando i tre colori primari o un secondario con il primario complementare, nelle corrette proporzioni di intensità, si ottiene la luce bianca.

In effetti due teorie si sono storicamente contese il campo per spiegare il processo della percezione del colore: quella tricromatica, detta anche di Young-Helmholtz, e quella dicromatica, detta anche di Hering. Secondo la teoria dicromatica di Hering si avrebbero due tipi di sostanze che interverrebbero nella percezione: una sensibile al rosso, l'altra al blu.

Secondo la teoria tricromatica di Young- Helmholtz, si avrebbero nella retina tre tipi di coni, sensibili rispettivamente al rosso, al verde e al blu. Poiché i vari colori (compresi i colori acromatici) possono essere ottenuti da un'adeguata miscelazione dei tre colori, la teoria postula che questi tre tipi di recettori elementari siano stimolati in proporzioni corrispondenti all'arrivo di una luce di una certa composizione spettrale in modo da ricomporre a livello centrale le tre informazioni per dare il corretto colore della luce osservata.

Modello per la visione cromatica In seguito alle misure sperimentali che hanno permesso di determinare le risposte spettrali dei tre tipi di coni presenti nella retina e allo studio delle loro interazioni per la percezione del colore, e' stato proposto un modello tricromatico più preciso e articolato. In questo mo­dello si hanno tre recettori elementari con risposte spettrali s1() (sul verde), s2() (sul giallo-verde) e s3 () (sul blu), che forniscono i segnali di uscita:

dove L (l) rappresenta la distribuzione spettrale di energia della luce incidente sull'occhio. I tre segnali e1, e2 ed e3 entrano quindi in sistemi non lineari.

R: 700 nm). quantlena_rgb.m figure(1); s = imread('lenacol','bmp'); figure(1); imagesc(s); s1=double(s); sb= s1; sb(:,:,1)=0; sb(:,:,2)=0; figure(1); sb=uint8(sb); imagesc(sb); sr=s1; sr(:,:,2)=0; sr(:,:,3)=0; figure(2); sr=uint8(sr); imagesc(sr); sg= s1; sg(:,:,1)=0; sg(:,:,3)=0; figure(3); sg=uint8(sg); imagesc(sg);

quantlena_cmy.m figure(1); s = imread('lenacol','bmp'); figure(1); imagesc(s); s1=double(s); sb= s1; sb(:,:,1)=255; sb(:,:,2)=255; figure(1); sb=uint8(sb); imagesc(sb); sr=s1; sr(:,:,2)=255; sr(:,:,3)=255; figure(2); sr=uint8(sr); imagesc(sr); sg= s1; sg(:,:,1)=255; sg(:,:,3)=255; figure(3); sg=uint8(sg); imagesc(sg);